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病理解析AIで病気を瞬時に判定へ、“病理医不足”の解決目指すメドメインが海外向けにサービス開始

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“がん”など大きな病気の疑いがあった際に実施される「病理診断」は医療において非常に重要な役割を担っている。その検査数が増加傾向にあるとされている一方で、課題となっているのが診断を担当する病理医不足だ。

2019年8月時点で日本における病理専門医の数は2500名強。医師全体の0.7〜0.8%ほど(2018年12月31日時点で日本には約32.7万人の医師がいる)にすぎない。病理医が1人で診断を行なっている医療機関に加えて、病理診断を他院や検査センターに依頼せざるを得ない現場も少なくないのが現状だ。

結果として病理医の労働負荷が大きくなっているだけでなく、診断結果が出るまでの期間が長くなり患者に負担がかかってしまう場合もある。

そんな病理診断の現状を、AIを含むテクノロジーの活用で変えていこうとしているのが福岡発医療ITスタートアップのメドメインだ。同社ではAIによる病理画像解析機能を搭載した「PidPort」のα版を2018年10月にリリースし、国内外の大学・医療機関など約50施設と協力してテスト運用・実証実験を重ねてきた。

そのPidPortがいよいよ正式版としてスタートする。メドメインでは2月1日より海外の医療機関向けにAI解析機能を含むサービスを展開していることを本日発表。将来的には日本国内でも同機能の提供を目指していくという。

病理標本のデジタル化からAI解析、遠隔診断までトータルで支援

現在メドメインでは病理診断に関連する4つのサービス(機能)を手がけている。

1つ目が病理診断用の標本プレパラートをデジタル化するイメージングセンター、2つ目がデジタル化した病理画像データを保管するためのクラウドストレージ、3つ目が病理画像データをAIがスクリーニングするAI画像解析、そして4つ目がオンライン上で病理医に診断を依頼できる遠隔病理診断だ。

詳しくは後述するが国内でもAI解析以外のサービスは利用できる。

4つのサービスの内、ストレージとAI解析、遠隔病理診断についてはすべてPidPort内に機能として搭載されているものだ。ただしAIで解析するにしろ、遠隔から病理医に診断してもらうにしろ、従来プレパラートで管理されていたものをデジタルデータに変えなければ何も始まらない。

メドメイン代表取締役の飯塚統氏の話ではこの「デジタルデータ化」が1つのネックになっているそう。専用のスキャナーは通常1000万円以上するため導入ハードルが高く、外部に依頼する場合でも1枚あたり2000〜3000円するのが平均的な相場で簡単には手を出せない。

だからこそメドメインではオフラインのイメージングセンターを自社で開設し、医療機関などから送られてきたプレパラートを1枚あたり数百円でデジタル病理画像データへ変換するサービスを合わせて提供しているわけだ。

デジタル化した病理画像データをPidPortに取り込むと、AIが瞬時に画像を解析し腫瘍の有無などを見分ける。AIによる診断はあくまでも“病理医の診断支援ツール”という位置付け。最終的には病理医が判断を下す必要はあるものの、AIのスクリーニングを挟むことで画像1枚あたりにかかる診断工数を削減できる。

最終診断は自院に病理医がいればその人にお願いしてもいいし、それが難しい場合にはPidPortの遠隔診断機能を使ってもいい。同サービスでは離れた場所にいる病理医にオンライン上で診断を依頼できる機能を搭載。そうすることでAIによるスクリーニングで病理医の負担を減らしつつ、病理医が不足しているエリアでもオンライン診断を通じて迅速な診断を受けられる環境を整えた。

「ディープラーニングで開発している病理AIが現場ではもっとも魅力的に映る部分だとは思うが、データをデジタル化する部分もしっかりサポートするし、それを保管するストレージや適切にデータを引き出して活用できるようにするUI、迅速な診断を支える遠隔病理診断も備える。病理業界にある課題感をトータルで解決するようなソリューションを提供しているのがPidPortの大きな特徴だ」(飯塚氏)

利用料金は月額のシステム利用料を基本に、遠隔診断、AI診断、イメージングセンターについてはそれぞれ利用回数に応じて料金が発生する仕組みになっている。

まずは海外から、将来的には日本でもAI解析機能の提供目指す

メドメインは2018年1月の創業。同社は九州大学医学部に在学中の医学部生でエンジニアでもある飯塚氏が中心となって立ち上げた九大発スタートアップで、同年8月にはDEEPCOREとドーガン・ベータから1億円の資金調達も実施している。

近年は病理に限らず「AIを活用した医療画像診断」に関するサービスが国内外で少しずつ増えてきているが、デジタル化された画像データのあるX線などの放射線の分野とは違い、病理の場合はプレパラートで保存されていることが多く、デジタルデータに変換する工程からやらなければならない。

教師データの元となるデータを用意するのに時間がかかり、難易度も高いことが病理の領域ではまだAI解析ソリューションの実用化があまり進んでいない理由の1つだと飯塚氏は話す。

メドメインでは連携する国内外の約50施設から複数の臓器・疾患に関するデータの提供を受け、自社で契約する外部の病理医の力も借りながら教師データを作成(アノテーションを実施)。これらを深層学習させることでAIモデルを磨いてきた。

飯塚氏の話では精度も上がってきているそうで、その成果についての論文がNature Publishing Group刊行の「Scientific Reports」より出版されている。

現時点でPidPortのAI診断は症例数の多い胃・大腸・乳腺(悪性上皮性腫瘍と良性上皮性腫瘍と非腫瘍 性病変)および肺(悪性上皮性腫瘍と非腫瘍性病変)の組織判定、子宮頸部および尿の細胞判定(腫瘍性判定の有無)に対応。今後は膵臓など他の臓器や、より細かい病理学的分類を判定できるように開発を進めていく計画だという。

病理医不足の課題は程度の違いはあれど海外でも共通するもので、それだけにPidPort自体もグローバルでニーズが見込める。今回海外向けにサービス提供を始める背景も、国内にとどまらず広く事業展開していくことを目指しているからこそだ。

日本では国内法に合わせる形でプロダクトの調整が必要になるためまずはAI解析機能以外からの提供になるが、ゆくゆくはAI解析の提供も予定している。

「色々な医療機関にトライアル利用をしてもらったり実証実験をさせてもらう中で、AI解析の精度も含めて正式リリースできるものが仕上がってきた。病理AIの正式な実運用は世界的に見ても新規性がある試み。この仕組みを通じて診断結果を待つ患者さんのストレスを世界中から無くすとともに、深刻な人手不足による病理医や医療従事者の方の負担を減らすことにチャレンジしていきたい」(飯塚氏)